como forçante também deve contribuir para melhorar a capacidade preditora desse tipo de modelo.
Figura 22 – Plataforma de pesca. Balneário Rincão/SC.
Fonte: Ricardo B. (maio de 2015) – Trip Advisor.
A localização do marégrafo nesta estação também pode ter contribuído para a baixa melhoria, já que se encontra em uma plataforma de pesca, mar adentro e bem exposta à ação da movimentação da água costeira (Fig. 22), o que pode prejudicar a leitura pelo equipamento com precisão.
Em oposto, o marégrafo imediatamente anterior, Passo de Torres, que fornece os dados de entrada, está localizado no interior de uma desembocadura de rio, o que faz com que a leitura também seja afetada, mas de forma diferente.
A aplicação de filtros nas séries maregráficas não foram suficientes para melhoria do resultado do modelo, permanecendo bem próximo do apresentado anteriormente. Dessa maneira, assim como comentado anteriormente, optou-se pelo não uso de filtragem.
Esta estação contempla provavelmente uma das melhores localizações para acompanhamento de níveis não-astronômicos, principalmente associados a
passagem de frentes frias, já que não sofre interferência de barreiras geográficas como baías ou enseadas e está localizada mais ao sul do Estado. Pode-se considerar em um próximo estudo a aplicação de outros filtros, de alta e baixa frequências, mais específicos para as oscilações de frequências não interessantes.
Ademais, pode-se considerar a inclusão de estações mais ao sul, para suprir a defasagem de dados atrasados no tempo e testes de outros transformadores de sinais não interessantes vinculados aos limites físicos.
Os resultados apresentados para a estação de Imbituba (ET03) evidenciam uma melhoria na predição do nível do mar em relação aos resultados apresentados para a estação de Balneário Rincão (ET02). O modelo proposto melhorou em 44.42% a qualidade da previsão e podem estar relacionados à adição dos dados em atraso de mais uma estação anterior.
Figura 23 – Porto de Imbituba, Imbituba/SC.
Fonte: Divulgação/ND (2020).
A localização de instalação da estação maregráfica também difere do marégrafo imediatamente anterior de Balneário Rincão. Em Imbituba, a estação encontra-se no Porto de Imbituba (Fig. 23), que está instalado em uma enseada aberta, junto à chamada Ponta de Imbituba, possuindo águas abrigadas e profundas, sem canal de acesso e com baixo índice de assoreamento (CIA DOCAS IMBITUBA, 2022).
Vale ressaltar a importância da melhoria ao final da série de 200 horas para avaliação do modelo, que apresenta o aprimoramento da previsão de desníveis negativos. Esta estação valida a necessidade de melhoramento na previsão do nível
do mar, já que conta com um terminal portuário e que pode vir a sofrer consequências com as variações no nível não-astronômico negativo, desde interrupções temporárias de operação e até acidentes de grandes magnitudes.
A melhoria em mais de 40% também pode estar relacionada à uniformidade nas medições de direção do vento, sendo predominantemente de Norte, o que levaria a mais registros de observações negativas em relação à previsão harmônica.
Para a estação da ilha de Florianópolis (ET04), observa-se uma melhoria bem significativa na previsão do nível, sendo 61,74% melhor do que a previsão tradicional, sendo a segunda melhor na aplicação do modelo.
Considera-se a dinâmica complexa de rotação da maré na baía formada entre a Ilha de Florianópolis e o continente, que é formada por dois corpos de água, denominados de Baía Sul e Baía Norte. Sendo que a Baía Norte possui uma ligação com o mar muito maior do que a Baía Sul e esta característica parece influenciar de maneira substancial a hidrodinâmica local (Fig. 24).
Figura 24 – Baía sul de Florianópolis, Florianópolis/SC.
Fonte: Divulgação/Correio de Santa Catarina (2022).
Porém, mesmo considerando a dinâmica complexa, Dalbosco et al. (2020) discute que o nível do mar atual e local, em Florianópolis, apresenta forte relação com o padrão de vento local, indicando que o vento é o principal agente forçante. O vento nordeste drena o fluxo para o sul e provoca o rebaixamento do nível local por equilíbrio geostrófico. O vento de sul, por outro lado, força as correntes para o norte
e acumula água na costa, elevando o nível do mar local. Fato que parece ser positivo para aplicação do modelo, a princípio. Cabe ainda ressaltar que a maioria das medições de direção do vento encontradas para a região ficam em torno das direções Norte e Sul, representando juntas 55.41% do total.
Para Balneário Camboriú (ET05) obteve-se o terceiro melhor aproveitamento entre as estações, com 59,42% de ganho na previsão pelo modelo proposto, bem próximo do aprimoramento da estação de Florianópolis. A estação maregráfica encontra-se na praia de Laranjeiras, que tem uma extensão de 750 metros, localizada em uma pequena baía, tendo como característica águas calmas (Fig.25).
Figura 25 – Praia de Laranjeiras, Balneário Camboriú/SC.
Fonte: Divulgação/Dicas do nosso Brasil (2020).
A característica da região de instalação é bem próxima da estação de Imbituba, que aparentemente oferece uma zona mais abrigada para a tomada dos dados de nível do mar. Além disso, a qualidade dos dados nessa estação, tendo descarte de apenas 0.02%, parece oferecer ao modelo condições para melhoria na previsão. Até mesmo o uso de uma estação remota para os dados meteorológicos não significou perdas, considerando que as estações da Praia de Laranjeiras e de Itajaí tem distância de aproximadamente 15 km.
Após uma sequência de melhoria nos resultados, partindo de Bal. Rincão com 26.22%, Imbituba com 44.42% e Florianópolis e Bal. Camboriú com
aproximadamente 60%, tem-se a Estação de Barra Velha (ET06), mantendo-se como a quarta melhor resposta da aplicação do modelo, com 49% de melhoria.
Considerando que os pontos atingidos pelas estações de Florianópolis e Bal.
Camboriú são bem próximos, a estação de Barra Velha interrompe uma melhoria crescente zonalmente, levantando a hipótese de que, não somente a inclusão de mais variáveis atrasadas no tempo leva a maiores chances de melhoria na aplicação do modelo.
Figura 26 – Barra Velha/SC.
Fonte: Secov/SC.
Um fato importante a ser retomado sobre os dados diz respeito à localização das estações de monitoramento das variáveis, onde pode-se observar que, foram utilizados dados de estações próximas para as variáveis meteorológicas quando não havia disponibilidade na mesma localidade das estações maregráficas. Os dados meteorológicos para as estações de Bal. Rincão e Barra Velha foram obtidos em estações distantes em aproximadamente 30 km ao Norte, sendo essa a maior distância para este uso de dados remotos e, conforme apresentado anteriormente, foram os menores aprimoramentos na previsão do nível do mar obtidos. Fato que levanta a hipótese de que o uso de dados de estações distantes ou até mesmo o erro na escolha dessas localidades pode influenciar negativamente nos resultados.
Para Itapoá (ET07), observa-se uma melhoria acima dos 66%, sendo o melhor desempenho das 06 estações na aplicação do modelo. Com isso, a
aplicação do modelo se mostra muito viável e otimista, considerando que a região de Itapoá é uma importante região portuária e econômica para o Estado. O fato de ser a última estação da série, o marégrafo mais ao Norte, corrobora para se encontrar a maior melhoria nos dados, já que contempla todos os dados imediatamente anteriores.
Porém, é importante ressaltar que, houve uma defasagem de dados da velocidade/direção do vento e pressão atmosférica disponíveis para essa região, para o período de estudo (aproximadamente 12%). Fato este que levanta a hipótese de que, a inserção de mais variáveis atrasadas pode até mesmo substituir a necessidade de inclusão das variáveis locais. Ao contrário da situação da segunda estação, onde a entrada de poucos dados provavelmente afetou a qualidade da previsão.
A localização da estação também pode ser um fator a ser considerado, até mesmo por ser a estação com a maior amplitude de maré, devido ao complexo estuarino da baía da Babitonga (Fig. ser caracterizado pela dominância de maré enchente com amplificação da altura da maré (hiper síncrona) nas áreas mais interiores (TRUCCOLO & SCHETTINI, 1999), causada principalmente por efeitos de fricção e estreitamento do canal principal (VIEIRA, 2008).
Figura 27 – Porto de Itapoá, Itapoá/SC.
Fonte: Divulgação/Porto de Itapoá.
7. PRODUTOS TÉCNICO E TECNOLÓGICOS
O principal Produto Técnico e Tecnológico (PTT) desenvolvido neste estudo foi o modelo de previsão do nível médio do mar. Para tal, foram rodadas pelo modelo 100 réplicas de cada estação maregráfica. Com as configurações apresentadas na tabela 8. Os valores de cada variável foram fixados após rodadas testes de verificação, onde foi avaliado a melhoria na resposta objetivo.
Tabela 8 - Configuração utilizada para calibração do modelo.
Configurações fixas do modelo: Valor
Réplicas 100
Marégrafo M02 - M07
Tamanho da população 50
Pontos para teste 2000
Interações 50
% operador 0,2
Pontos em cada execução 20
Tamanho da população em cada execução 30 Fonte: A Autora.
Os resultados do modelo são apresentados de acordo com a tabela 9.
Tabela 9 - Parâmetros de resultado do modelo.
Resultados do modelo
Erro médio (modelo harmônico)
Erro médio (modelo proposto)
Tempo (segundos)
Perdas pelo modelo
proposto
Ganhos pelo modelo
proposto
Ganho pelo modelo proposto (%) Fonte: A Autora.
Os dados foram rodados e armazenados em uma matriz de resultados automaticamente. Os gráficos para demonstração dos resultados são apresentados abaixo e discutidos brevemente na seção seguinte.
7.1. Equações Finais por estação
As equações finais simplificadas, sem o ajuste por variável, para o melhor resultado, ou seja, coeficiente utilizado que mais contribui para o resultado se ajustar a curva dos dados horários observados em cada estação, estão apresentadas abaixo na figura 28:
Figura 28 - Equações finais simplificadas por estação a) ET01, b) ET02, c) ET03, d) ET04, e) ET05, ET06 e f) ET07.
Fonte: A Autora.
Sendo, x1 = Dados do nível do mar da estação anterior, x2 = Dados do nível do mar previsto para estação atual, x3 = Dados da velocidade máxima do vento, x4 = Dados da direção do vento, x5 = Dados componente u’, x6 = Dados componente v’, x7 = Dados da pressão atmosférica instantânea, x8 a x12 = Nível não astronômico dos marégrafos anteriores.
Figura 29 - Cópia da tela (printscreen) do modelo no software MatLab 2020b.
Fonte: A Autora.